Российские ученые научили ИИ выявлять болезни растений до появления симптомов

Российские ученые совершили прорыв в агрономии, разработав методику, которая позволяет диагностировать заболевания сельскохозяйственных культур на самой ранней, бессимптомной стадии.

Совместная работа исследователей из Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» СПбПУ и Всероссийского института защиты растений (ВИЗР) основана на анализе гиперспектральных данных с помощью искусственного интеллекта.

Технология использует гиперспектральную съемку — метод, фиксирующий отражение света от растений в сотнях узких спектральных диапазонов. Это позволяет улавливать малейшие физиологические изменения, невидимые человеческому глазу. В ходе испытаний на растениях пшеницы в условиях, приближенных к полевым, с помощью специальной камеры было собрано 864 гиперспектральных изображения здоровых и зараженных образцов, сообщает ТАСС.

Основной инновацией стал специально разработанный алгоритм предобработки данных, который нейтрализует искажения, возникающие из-за переменчивых погодных условий и освещения в поле. Эта обработка обеспечивает высокую надежность последующего анализа с помощью моделей машинного обучения.

«Ключевым фактором эффективности оказалась не сложность алгоритмов, а корректная предобработка данных, — пояснил ведущий научный сотрудник Александр Федотов. — Мы сделали акцент на интерпретируемости решений ИИ, так как без понимания логики его выводов возрастает риск ошибок».

Разработка открывает широкие возможности для практического применения. Методика может быть интегрирована в системы дистанционного мониторинга сельхозугодий с использованием беспилотников или спутников. Это позволит в режиме реального времени контролировать состояние посевов на огромных площадях, заблаговременно выявляя очаги болезней, дефицит питания или другие стрессовые факторы, и точечно применять защитные меры, экономя ресурсы и сохраняя урожай. Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда.